Crimen en Lima: una aproximación con datos distritales

• Hernández Breña, Wilson ^[1]
  1. [1] Universidad de Lima

     Universidad de Lima

     Perú

     
• Localización: Revista IECOS: Instituto de Investigación Económicas y Sociales, ISSN-e 2788-7480, ISSN 2961-2845, Nº. 18, 2017, págs. 192-237
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Crime in Lima: an approximation with district data
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• Resumen
  • español

    Lima no solo mantiene niveles delictivos preocupantes sino también heterogéneos entre sus distritos. Pese a ello, son pocas las respuestas que se han dado a la pregunta más elemental: ¿qué causa el crimen en los distritos de Lima? Se usó el pool de datos de los siete años de la Encuesta Nacional de Programas Estratégicos (2010-2016) a fin de obtener artificialmente una muestra representativa de 35 distritos de Lima (N=53,787). Solo así fue posible responder a los dos objetivos de esta investigación: (1) analizar qué tan homogéneo es el crimen (y sus causas) entre un distrito y otro en Lima (análisis de clúster) y (2) identificar las razones que hacen que un distrito de Lima tenga más victimi-zación que otro (modelación multinivel). Los resultados indican que, con el propósito de explicar las causas del crimen, es incorrecto tratar a Lima como un bloque homogéneo de distritos; estos, por el contrario, se pueden clasificar en tres grupos: protección latente, protección limitada y desprotección abierta, cada uno con una relación distinta con las tres teorías del crimen evaluadas (desorganización social, actividades rutinarias y capital social). Las implicancias apuntan a brindar mayor importancia a la multicausalidad del delito, mejorar y evaluar la participación local de la policía y contar con una mejor gestión de los incentivos económicos entregados a las municipalidades.

  • English

    Lima suffers from a high crime rate, but one that is heterogeneously distributed throughout its districts. However, little is known about one of the basic questions regarding crime in the city: what causes crime among and across these districts? We constructed a data pool consisting of six years of data from the Encuesta Nacional de Programas Estratégicos (2010-2016) in order to obtain a representative sample for 35 districts in Lima (N=53,787). This allowed us to respond to the study’s two main objectives: (1) analyze the extent of the heterogeneity of crime (and its cau-ses) among Lima’s districts (cluster analysis) and (2) identify the drivers that cause certain districts to have higher crime rates than others (multilevel modeling). Results show that we should not treat Lima as a homogenous city in terms of crime rate. Rather, we found that the city’s districts could be classified into three groups (Latent Protection, Limited Protection and Permanent Defenselessness). We found that the theories of the origins of crime that we assessed in each group (social disorganization, routine activity theory, and social capital) differed in relation to the type of district. The policy implications of this research highlight the multicausality of crime, suggest improvements and assessments of police participation at the local level, as well as improving local management of economic incentives.